Akıllı ve bağlantılı fabrikalar otomasyonla gerçeğe dönüşüyor

0

Yasemin Giden, Infor Türkiye Kanal Yöneticisi: Özellikle imalat endüstrisinde otomasyon karmaşık bir konu. Peki otomasyon trendi hızlanmaya devam edecek mi? Infor, akıllı ve bağlantılı fabrikaların bazı örnekleri eşliğinde bu konuyu inceliyor.

COVID-19 pandemisi döneminde hızlanan, üretim sektöründe oyunun kurallarını değiştiren beklenmedik gelişmelerden biri otomasyonun benimsenmesi oldu. Bu etki özellikle fabrikalar üretim katlarında kendini çok daha fazla belli ediyor. Üreticiler bugüne dek fabrikalarını işçilik maliyeti düşük olan, az gelişmiş ülkelerde konumlandırdılar. Üretimde müşterilere yakınlık veya ekolojik kaygılar gibi faktörlerden ziyade, dünya çapında işgücü maliyeti avantajına yönlendirilen bir coğrafi ayak izini benimsediler ve hâlâ da bu alışkanlığın peşinden gidiyorlar.

Ürünlerin onları satın alan müşterilerden çok daha uzakta üretilmesi, tedarik zincirlerinin de genişlemesine neden oldu. Ancak pandemi ve diğer bazı faktörler eşliğinde bu durum değişiyor. Son iki yıldır giderek hızlanan, yıkıcı bir ortamdan geçiyoruz. Gecikmeleri ve nakliye maliyetlerini azaltma ihtiyacının yanı sıra daha sürdürülebilir üretim arayışları, kuruluşların üretime dair ayak izlerini buna uygun hale getirmelerine yol açıyor.

Peki bu ne anlama geliyor?

1980’lerden bu yana küresel imalat iş modeli, fabrikalarını işgücü maliyetlerinin ucuz olduğu ülkelerde kurmaya odaklandı. Bu, küresel tedarik zincirlerinin ve zamanında kaynak sağlayabilme becerisinin verimli ve uygun maliyetli olduğu dönemlerde gayet anlamlıydı. Oysa bugün nakliye maliyetleri tavan yapmış durumda. Gemilerde konteyner ve spot bulmak oldukça zor. Şirketler nakliye ihtiyacını azaltmanın ve üretimi müşterilere daha yakın hale getirmenin faydalarının farkına varıyor. Ancak tüm bunlar, fabrikaların nasıl çalıştığını yeniden gözden geçirmeyi gerektiriyor.

Neyse ki dijitalleşmeyle birlikte otomasyon, robotik, makine öğrenimi ve üretim tekniklerindeki gelişmeler, üreticilerin müşteriye daha yakın ülkelerde ve şehirlerde otomasyona dayalı, daha küçük ve çok daha akıllı fabrikalar kurabilme yeteneğini artırdı. Otomasyonun şirketlerin işçilik maliyetlerini düşürmelerine yardımcı olması, üretimi talebin olduğu ana noktaya geri döndürme ve yeniden konumlandırma çabalarına hız kazandırdı.

Otomasyonla neler mümkün?

Otomasyon, üreticilerin gelişmiş ülkelerde yeni akıllı fabrikalar kurmasını sağlıyor. Fabrikaların çok daha az kaynakla çalışmasına yardımcı oluyor. Daha az işçilik, daha az işçilik maliyeti demek. Almanya ve Japonya gibi yüksek maliyetli üretim noktalarında faaliyet gösteren fabrikalar, üretim için büyük ölçüde otomatik hale getirildi. Bunlar makine ve ekipmanların bakımını çoğunlukla yetenekli mühendislere emanet ederek çok daha az sayıda çalışan istihdam ediyor. Ayrıca tamamen standardize edilen dijital ve otomatik süreçler, insan etkileşimini ve manuel görevleri içeren süreçlerden çok daha hızlı gerçekleştirilebiliyor.

Artan otomasyon kullanımı, tesislerin yüksek maliyetli fakat aynı zamanda eğitim seviyesi yüksek ülkelerde bulunmasını akıllıca bir hareket haline getiriyor. Örneğin üretim makinelerinin koordinasyonu için hazırlanan bir üretim yürütme sistemi (MES), makine bakım çizelgesine bağlı görevleri otomasyona devredebiliyor. Ancak yine de kararların sonuçtan doğrudan sorumlu kişiler tarafından alınması gerekiyor. Bu insana özgü karar verme ihtiyacı gerçek anlamıyla “karanlık fabrikalara” giden yolun önünde bir engel gibi görünse de ilerlemeye mani değil. Fabrikalar ne kadar akıllı hale gelirse, pazar değişimlerine o kadar esnek tepki verebiliyor.

Otomasyon kurgulamak karmaşık bir iş. Herhangi bir tesiste otomasyonun temelini atmak için yapılması gereken çok iş var. Bu nedenle çoğu üretim tesisi için en acil sorun en son teknolojinin nasıl uygulanacağı değil. Çoğunun zaten veri analitiği, dijital üretim teknolojileri veya yapay zeka için pilot projeleri ve uygulamaları mevcut.

Buradaki temel zorluklar, tüm bu farklı teknolojilerin nasıl bir araya getirileceği ve bunların üretim ortamına nasıl yayılacağı etrafında toplanıyor. Eski teknolojileri küresel ölçekte değiştirmek, genellikle iş akışlarında ve ölçümlerde de değişiklik anlamına geliyor. Bu değişiklik oldukça zorlayıcı olabiliyor. Bu nedenle tüm üretim tesislerinde operasyonları standart hale getirmek, temel performans göstergelerini (KPI’ler) aynı şekilde izleyebilmek ve tüm operasyonlarda iyi tanımlanmış süreçleri otomatikleştirmek, ilk ele alınması gereken alanlar olarak öne çıkıyor.

Örneğin:

Fabrikaları büyük müşteri tabanlarına yakınlaştıran şirketlerin Avrupa ve ABD pazarlarındaki yatırımlarında artış görüyoruz. Procter & Gamble, yerel yeteneklerden, yerel üniversitelerin ve girişim şirketlerinin oluşturduğu ekosistemlerinden yararlanmak için Çek Cumhuriyeti’nde akıllı bir fabrika kurdu. Önde gelen yarı iletken üreticileri olan Infineon ve Intel insan kaynağına erişebilmek, mühendislik ve tasarımda kapasite ve kontrolü artırmak için yüksek maliyetli ülkelerde yeni fabrikalar kuran ilk şirketler arasındaydı. Infineon Avusturya’nın Villach kentinde yeni bir akıllı tesis inşa ederken, Intel de 2021 yılında Atlanta’da bir tesis inşa etti.

Ayrıca Intel, Mayıs ayında Avrupa’daki bir çip üretim tesisine 33 milyar Euro yatırım yapmayı planladığını duyurdu. Avrupa’daki yeni fabrika yatırımlarının son örnekleri arasında 4 Nisan’da Ontario’daki iki üretim tesisine toplam 2 milyar dolar yatırım yaptığını açıklayan General Motors ve 2025’ten itibaren Avrupa pazarı için lityum iyon piller üretmek üzere 60 GWh kapasiteli Gigafactory’sini Avrupa’ya yerleştirme kararı alan Northvolt yer alıyor. Bu yatırımlar aynı zamanda binlerce kişiye yüksek teknolojiye dayalı iş olanağını müjdeliyor.

Daha fazla otomasyona dayalı fabrikalar karmaşık bir yapı ortaya koyuyor. Bunlar kas gücü yüksek çalışanların aksine, özel becerilere, üniversite derecelerine sahip çalışanlara ihtiyaç duyuyor. Ancak gelişmiş ekonomilerde üretim tesislerini işletmek için istekli ve kalifiye iş gücü bulmak giderek zorlaşıyor. Doğru beceri ve bilgiye sahip çalışan sıkıntısı, yüksek maliyetli ülkelerde ücretleri daha da artıran bir faktör. Daha yüksek fiyatlı emeğin, otomasyonun sağladığı düşük emek taleplerini ortadan kaldırıp kaldırmayacağı ise henüz belli değil.

Trend hızlanmaya devam edecek mi?

Haziran ayında LEGO, Virginia’daki yeni fabrikasına 1 milyar dolar yatırım yapacağını duyurdu. Oyuncak üreticisinin daha önce Connecticut’ta bir fabrikası vardı, ancak talep yetersizliği nedeniyle 2006’da kapanmıştı. Yeni fabrika, LEGO’nun Meksika, Monterrey ile birlikte Kuzey Amerika’daki ikinci fabrikası olacak.

LEGO’nun açıklamasına göre fabrika 1.700 kişiye istihdam yaratacak ve fabrikanın gereksinimlerinin yüzde 100’ünü sağlamaya yetecek kadar enerji üretebilen bir güneş enerjisi altyapısına sahip olacak.

LEGO Group Operasyon Direktörü Carsten Rasmussen, şunları söylüyor:

“Fabrikalarımız ürünlerimizin katetmesi gereken mesafeyi kısaltan, en büyük pazarlarımıza yakın bir konumda yer alıyor. Bu durum değişen tüketici taleplerine hızla yanıt vermemizi sağlıyor ve karbon ayak izimizi yönetmemize yardımcı oluyor. LEGO tuğlalarımız nesiller boyu dayanacak şekilde üretiliyor. Bu nedenle hassas kalıplama teknolojisiyle çalışmak üzere eğitilmiş, yetenekli çalışanlara ihtiyacımız var. Yarını inşa edecek bireylere ilham verme ve gelişimlerine katkı sağlama misyonumuzla motive olmuş harika bir ekip oluşturmaya yardımcı olmak için, Virginia Talent Accelerator programıyla beraber çalışmayı dört gözle bekliyoruz.”

Akıllı Fabrikalar – otomasyonun geleceği ve daha sonrası

Gittikçe daha fazla sayıda üretici otomasyonu, sürdürülebilir uygulamaları ve tesislerin yakınlaşmasını benimserken, yalnızca otomasyonu değil, Endüstri 4.0’a dayalı diğer teknoloji ve süreçleri de kullanan akıllı fabrikalar giderek yaygın hale geliyor. Infor, üreticilerin yeni teknolojilerin kullanım örneklerini keşfetmelerine ve tesislerini akıllı fabrikalara dönüştürmelerine yardımcı olmak amacıyla Wichita Eyalet Üniversitesi’nin İnovasyon Kampüsü’nde The Smart Factory @ Wichita’yı açmak için Deloitte ile işbirliğine gitti.

Net sıfır enerji tasarımına sahip bir binada yer alan The Smart Factory @ Wichita, yenilenebilir enerji akıllı şebekesi tarafından desteklendi ve rüzgâr ağaçları, güneş odaklı cihazlar ve akıllı aydınlatmalarla donatıldı. Tesis, akıllı fabrikalara dair yetenekleri geliştirmek ve keşfetmek için tamamen işlevsel bir üretim hattı ve deneysel laboratuvarlar içeriyor.

Deloitte, Endüstri 4.0’ keşfetmekle ilgilenen şirketler için kuruluşun ilgi alanlarına göre özelleştirilmiş bir ziyaret deneyimi oluşturuyor. Deneyim, laboratuvar temelli gösteriler, hayata geçen kullanım örnekleri ve kuruluşun büyümeyi hızlandırmak için bir yol haritası oluşturmasına yardımcı olmak üzere tasarlanmış uygulamalı atölye çalışmasını içeriyor.

Pek çok üretim sektörü temsilcisinin, önümüzdeki yıl Smart Factory @ Wichita’nın 60 bin metrekarelik tesisinden faydalanması bekleniyor. Ziyaretçilerin yapay zeka, makine öğrenimi, büyük veri, bulut ve uç bilişim uygulamaları, robotik ve görüntü çözümleri dahil olmak üzere bir dizi gelişmiş üretim tekniğini, Endüstri 4.0 teknolojilerini ve konseptini test edebilecekleri, fonksiyonel bir üretim katına erişimleri olacak.

Smart Factory @ Wichita üreticilere kapılarını daha yeni açmış olsa da, Infor, Deloitte ve Wichita State arasındaki işbirliği, onlara yeni iş modellerini nasıl yönlendirebilecekleri ve kaliteyi, üretkenliği ve sürdürülebilirliği nasıl artırabilecekleri konusunda şimdiden fikir veriyor. Infor, Deloitte, Wichita State ve AWS’yi içeren güçlü Akıllı Fabrika iş ortağı ekosistemi, çok sayıda sektörde yer alan üreticilerin buluta olan yolculuklarını hızlandırmalarına, en son Endüstri 4.0 teknolojilerini benimsemelerine ve işletmelerini dönüştürmelerine olanak sağlayacak.

Birçok şirket, yapay zeka da dahil olmak üzere Endüstri 4.0 teknolojilerini iş süreçlerine entegre etmeye başladı bile. Dünyanın en büyük çok yönlü forklift üreticisi olan Infor müşterisi Combilift, her müşterinin sektöre özel operasyonel ihtiyaçlarını karşılamak üzere tasarlanmış 60 bin benzersiz araca sahip.

Servise ihtiyaç duyan araçların doğru parçaları almasını sağlamak amacıyla Combilift, Infor CloudSuite Endüstriyel ERP sistemiyle birlikte Infor’un Coleman AI çözümünü kullandı. Bu, belirli işler için parça listesi oluşturma sürecini otomatikleştirmeye, önerilerin verimliliğini ve doğruluğunu artırmaya, hizmet teklifi sürecini ölçeklendirmeye, personel üzerindeki stresi azaltmaya ve arızaların ilk seferinde giderilmesine yardımcı oldu. Combilift Global Parça Müdürü Kenny Gilmour, şunları söylüyor:

“Küresel parça departmanımız, araçlara servis vermek için gereken parçaları belirlerken bilgiye dayalı, manuel bir süreçle hareket ediyordu. Bu yaklaşım özellikle deneyimsiz personelin olduğu koşullarda her zaman doğru ve tutarlı değildi. Küresel personel kıtlığı eşliğinde eğitimli personeli işe almaya çalışmak son derece zor hale geldi. Ancak Infor Coleman AI ile makineyi eğitebiliriz, karşılığında o da bizi eğitebilir.”

Uygulamayla birlikte 60 günden daha kısa sürede öneriler doğrudan Infor CloudSuite Industrial Parts Eliminator ekranına iletildi. Parça departmanı gününün çoğunu burada geçiriyor. Bu nedenle söz konusu önerilerin doğrudan iş uygulamasına aktarılması, aşağıdaki sonuçlar eşliğinde daha hızlı ve daha doğru teklifler oluşturulmasını sağlıyor:

  • İlk tamirle çözüme ulaşmada yüzde 30 artış
  • Servis işlerini yüzde 30 daha hızlı tamamlanıyor
  • İşlem başına gelirlerde yüzde 30 artış
  • Servis odaklı iş maliyetlerinde yüzde 40 azalma
  • İlgili parçaları belirlemek 75 daha hızlı (20 dakikadan 5 dakikaya indi)
  • Daha az ekipman arızası nedeniyle iyileştirilmiş müşteri memnuniyeti ve artan referans oranı
  • Yeni işe alınanları eğitmek için daha az zaman harcanmasıyla artan verimlilik

Oğuz Çakır

Bir senedir ShiftDelete.Net çatısı altında teknoloji haberleri yazıyor. Aynı zamanda TechInside için iş dünyasına özel içerikler üretiyor.

Yorum Ekle

Posta adresiniz, gizli kalacaktır.

İzin verilen HTML tagları, <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>